本文來自微信公眾：開發(fā)內(nèi)功修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥飛 allen大家好，我是飛哥！負(fù)載是看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時很用的一個性能指標(biāo)在觀察線上服務(wù)器行狀況的時候，我也是經(jīng)常把負(fù)載找來看一看。在線上求壓力過大的時候經(jīng)常是也伴隨著負(fù)的飆高。但是負(fù)載原理你真的理解了？我來列舉幾個問，看看你對負(fù)載的解是否足夠的深刻負(fù)載是如何計算出的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的如果你對以上問題理解還拿捏不是很，那么飛哥今天就你來深入地了解一 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)查看過程我們經(jīng)常 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個型的 top 命令輸出的負(fù)載如下所。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的負(fù)載，也叫統(tǒng)平均負(fù)載。因為純某一個瞬時的負(fù)值并沒有太大意義所以 Linux 是計算了過去一段間內(nèi)的平均值，這個數(shù)分別代表的是去 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負(fù)載值。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來的呢？事上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個偽文件里來的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看的到個過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)在這里會讀取內(nèi)核的平均負(fù)載變量，單計算后便可展示來。整體流程如下所示。我們根據(jù)上流程圖再展開了看。偽文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會創(chuàng)建 /proc/ loadavg，并為其指定操作方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開該文件時對應(yīng)的操作北史。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當(dāng)在用戶態(tài)打開 /proc/ loadavg 文件時，都會調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的計算是這里完成的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負(fù)載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負(fù)載?seq_printf(m,?"%lu.%02lu?%lu.%02lu?%lu.%02lu?%ld/%d?%d\n",??LOAD_INT(avnrun[0]),?LOAD_FRAC(avnrun[0]),??LOAD_INT(avnrun[1]),?LOAD_FRAC(avnrun[1]),??LOAD_INT(avnrun[2]),?LOAD_FRAC(avnrun[2]),??nr_running(),?nr_threads,??task_active_pid_ns(current)-last_pid);?return?0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平負(fù)載值按照一定的式打印輸出在上面源碼中，大家看到 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代碼寫這么猥瑣是因為內(nèi)中并沒有 float、double 等浮點數(shù)類型，而用整數(shù)來模擬的。些代碼都是為了在數(shù)和小數(shù)之間轉(zhuǎn)化的。知道這個背景行了，不用過度展剖析。這樣用戶通訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到核計算的負(fù)載數(shù)據(jù)。其中獲取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局?jǐn)?shù)組而已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)??shift;?loads[1]?=?(avenrun[1]?+?offset)??shift;?loads[2]?=?(avenrun[2]?+?offset)??shift;}現(xiàn)在可以總結(jié)一下我們開篇中的供給問題:?內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)層的？內(nèi)核定義了個偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個文件的時候舉父內(nèi)中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，接著訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為數(shù)，并打印出來。了，另外一個新問又來了，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲的數(shù)據(jù)是何，又是被如何計算來的呢？二、內(nèi)核負(fù)載的計算過程接小節(jié)，我們繼續(xù)查 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)來源。這個數(shù)組的算過程分為如下兩：1.PerCPU 定期匯總瞬時負(fù)載：定時刷新貍力個 CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks，將每個 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來，到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬時載。2.定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載：定時根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)整體時負(fù)載，使用指數(shù)權(quán)移動平均法（一高效計算平均數(shù)的法）計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接來我們分成兩個小來分別介紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中，有一個子系統(tǒng)叫做時子系統(tǒng)。在時間子統(tǒng)里，初始化了一叫高分辨率的定時。在該定時器中會時將每個 CPU 上的負(fù)載數(shù)據(jù)（running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù)）匯總到系統(tǒng)全局的瞬時負(fù)載量 calc_load_tasks 中。整體流程如下所示。我們把上述程圖展開看一下，們找到了高分辨率時器的源碼如下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率定時器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時器的到期函數(shù)設(shè)置?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的候，將到期函數(shù)設(shè)成了 tick_sched_timer。通過這個函數(shù)讓每個 CPU 都會周期性地執(zhí)行一些務(wù)。其中刷新當(dāng)前統(tǒng)負(fù)載就是在這個機(jī)進(jìn)行的。這里有點要注意一個前提每個 CPU 都有自己獨立的運(yùn)行隊，。我們根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤，它依次過調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因為每個 CPU 都在定時刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個統(tǒng)的瞬時負(fù)載值。們來看下負(fù)責(zé)刷新 scheduler_tick 這個核心函數(shù)://file:kernel/sched/core.cvoid?scheduler_tick(void){?int?cpu?=?smp_processor_id();?struct?rq?*rq?=?cpu_rq(cpu);?update_cpu_load_active(rq);?}在這個函數(shù)中，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對應(yīng)的運(yùn)行列 rq（run queue），調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)組中//file:kernel/sched/core.cstatic?void?update_cpu_load_active(struct?rq?*this_rq){??calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic?void?calc_load_account_active(struct?rq?*this_rq){?//獲取當(dāng)前運(yùn)行隊列的負(fù)載對值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時負(fù)載值??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到，通過 calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊列的負(fù)相對值，并把它加全局瞬時負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)前時間下的整體瞬負(fù)載總數(shù)了。我們展開看看是如何根運(yùn)行隊列計算負(fù)載的：//file:kernel/sched/core.cstatic?long?calc_load_fold_active(struct?rq?*this_rq){?long?nr_active,?delta?=?0;?//?R?和?D?狀態(tài)的用戶?task?nr_active?=?this_rq-nr_running;?nr_active?+=?(long)?this_rq-nr_uninterruptible;?//?只返回變化的量?if?(nr_active?!=?this_rq-calc_load_active)?{??delta?=?nr_active?-?this_rq-calc_load_active;??this_rq-calc_load_active?=?nr_active;?}?return?delta;}哦，原來是同時計算 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。應(yīng)于用戶空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進(jìn)程 OR 線程）。由于 calc_load_tasks 是一個長期存在的數(shù)據(jù)。所以在新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時候，需要刷變化的量就，不用全部重算。此上述函數(shù)返回的一個 delta。2.2 定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小中我們找到了系統(tǒng)前瞬時負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程。現(xiàn)在我們還一個計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制傳統(tǒng)意義上，我們計算平均數(shù)的時候取的方法都是把過一段時間的數(shù)字都起來然后平均一下把過去 N 個時間點的所有瞬時負(fù)載加起來取一個平均不完事了。這其實我們傳統(tǒng)意義上理的平均數(shù)，假如有 n 個數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單的算法來計平均負(fù)載的話，存以下幾個問題：1.需要存儲過去每一采樣周期的數(shù)據(jù)假我們每 10 毫秒都采集一次，那么需要使用一個比較的數(shù)組將每一次采的數(shù)據(jù)全部都存起，那么統(tǒng)計過去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個新的觀察，就要從移動平均減去一個最早的觀值，再加上一個最的觀察值，內(nèi)存數(shù)會頻繁地修改和更。2.計算過程較為復(fù)雜計算的時候再整個數(shù)組全加起來再除以樣本總數(shù)。然加法很簡單，但成百上千個數(shù)字的加仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢傳統(tǒng)的平數(shù)計算過程中，所數(shù)字的權(quán)重是一樣。但對于平均負(fù)載種實時應(yīng)用來說，實越靠近當(dāng)前時刻數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要一些才好。因為這能更好反應(yīng)近期變的趨勢。所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以的傳統(tǒng)的平均數(shù)的算方法，而是采用一種指數(shù)加權(quán)移動均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計算法。這種數(shù)加權(quán)移動平均數(shù)算法在深度學(xué)習(xí)中很廣泛的應(yīng)用。另股票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均的方法。該算法的學(xué)表達(dá)式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來有點復(fù)雜，感興趣的同可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這兵圣方法實際計算的時候只要上一個時間的平數(shù)即可，不需要保所有瞬時負(fù)載值。外就是越靠近現(xiàn)在時間點權(quán)重越高，夠很好地表示近期化趨勢。這其實也在時間子系統(tǒng)中定完成的，通過一種做指數(shù)加權(quán)移動平計算的方法，計算三個平均數(shù)。我們詳細(xì)看下上圖中的行過程。時間子系將在時鐘中斷中會冊時鐘中斷的處理數(shù)為 timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid?__inittime_init?(void){?register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR,?&timer_irqaction);?ia64_init_itm();}static?struct?irqaction?timer_irqaction?=?{?.handler?=?timer_interrupt,?.flags?=?IRQF_DISABLED?|?IRQF_IRQPOLL,?.name?=??"timer"};當(dāng)每次時鐘節(jié)拍到來時會調(diào)用 timer_interrupt，依次會調(diào)用到 do_timer 函數(shù)。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid?do_timer(unsigned?long?ticks){???calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計算的核心它會獲取系統(tǒng)當(dāng)前時負(fù)載值 calc_load_tasks，然后來計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載，并保存到 avenrun 中，供用戶進(jìn)程讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計算?avenrun[0]?=?calc_load(avenrun[0],?EXP_1,?active);?avenrun[1]?=?calc_load(avenrun[1],?EXP_5,?active);?avenrun[2]?=?calc_load(avenrun[2],?EXP_15,?active);?}獲取瞬時負(fù)載比較簡單就是讀取一個內(nèi)存量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面的指數(shù)加權(quán)移動平法來計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載的。體實現(xiàn)的代碼如下//file:kernel/sched/core.c/*?*?a1?=?a0?*?e?+?a?*?(1?-?e)?*/static?unsigned?longcalc_load(unsigned?long?load,?unsigned?long?exp,?unsigned?long?active){?load?*=?exp;?load?+=?active?*?(FIXED_1?-?exp);?load?+=?1UL?<>?FSHIFT;}雖然這個算法理解起來復(fù)雜，但是代碼看來確實要簡單不少計算量看起來很少而且看不懂也沒有系，只需要知道內(nèi)并不是采用的原始平均數(shù)計算方法，是采用了一種計算，且能更好表達(dá)變趨勢的算法就行。此，我們開篇提到“負(fù)載是如何計算來的?”這個問題也有結(jié)論了。Linux 定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個全局倫山瞬時負(fù)載值中，然再定時使用指數(shù)加移動平均法來統(tǒng)計去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、平均負(fù)載 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)都平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為負(fù)載高、CPU 消耗就會高，負(fù)載低，CPU 消耗就會低。在很老的 Linux 的版本里，統(tǒng)計負(fù)載的時候實是只計算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程對 CPU 有需求。在那個年代里，載和 CPU 消耗量確實是正相關(guān)的負(fù)載越高就表示正 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會越高。但是前面我們看了，本文使用的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實是不占 CPU 的。所以說，負(fù)載高并一定是 CPU 處理不過來，也有可會是因為磁盤等其資源調(diào)度不過來而得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為什么要么修改。我從網(wǎng)上到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因，以下是件原文。From:?Matthias?Urlichs?Subject:?Load?average?broken??Date:?Fri,?29?Oct?1993?11:37:23?+0200??The?kernel?only?counts?"runnable"?processes?when?computing?the?load?average.I?don't?like?that;?the?problem?is?that?processes?which?are?swing?orwaiting?on?"fast",?i.e.?noninterruptible,?I/O,?also?consume?resources.?It?seems?somewhat?nonintuitive?that?the?load?average?goes?down?when?youreplace?your?fast?swap?disk?with?a?slow?swap?disk...?Anyway,?the?following?patch?seems?to?make?the?load?average?much?moreconsistent?WRT?the?subjective?speed?of?the?system.?And,?most?important,?theload?is?still?zero?when?nobody?is?doing?anything.?;-)---?kernel/sched.c.orig?Fri?Oct?29?10:31:11?1993+++?kernel/sched.c??Fri?Oct?29?10:32:51?1993@@?-414,7?+414,9?@@????unsigned?long?nr?=?0;?????for(p?=?&LAST_TASK;?p?>?&FIRST_TASK;?--p)-???????if?(*p?&&?(*p)->state?==?TASK_RUNNING)+???????if?(*p?&&?((*p)->state?==?TASK_RUNNING)?||+?????????????????(*p)->state?==?TASK_UNINTERRUPTIBLE)?||+????????????????(*p)->state?==?TASK_SWING))???????????nr?+=?FIXED_1;????return?nr;?}可見這個修改是在 1993 年就引入了。在這封郵件所示的 Linux 源碼變化中可以看到，負(fù)載式把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)（交換狀態(tài)后來從 Linux 中刪除）的進(jìn)程也給添加了進(jìn)來在這封郵件中的正中，作者也清楚地達(dá)了為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原因。我把的說明翻譯一下，下：“內(nèi)核在計算均負(fù)載時只計算“運(yùn)行”進(jìn)程。我不歡那樣；問題是正“快速”交換或等的進(jìn)程，即不可中的 I / O，也會消耗資源。當(dāng)您慢速交換磁盤替換速交換磁盤時，平負(fù)載下降似乎有點直觀...... 無論如何，下面的丁似乎使負(fù)載平均更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。且，最重要的是，沒有人做任何事情，負(fù)載仍然為零。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要思想是平負(fù)載應(yīng)該表現(xiàn)對系所有資源的需求情，而不應(yīng)該只表現(xiàn) CPU 資源的需求。假設(shè)某個 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程因為等待磁盤 IO 而排隊的話，此時它并消耗 CPU，但是正在等磁盤等硬件源。那么它是應(yīng)該現(xiàn)在平均負(fù)載的計里的。所以作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)載里。所以，負(fù)載高低明的是當(dāng)前系統(tǒng)上系統(tǒng)資源整體需求情況。如果負(fù)載變，可能是 CPU 資源不夠了，也可是磁盤 IO 資源不夠了，所以還需配合其它觀測命令體分情況分析。四總結(jié)今天我?guī)Т蠹?入地學(xué)習(xí)了一下 Linux 中的負(fù)載。我們根據(jù)一幅圖總結(jié)一下今天學(xué)到內(nèi)容。我把負(fù)載工原理分成了如下三。1.內(nèi)核定時匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時負(fù)載2.內(nèi)核使用指數(shù)加權(quán)移平均快速計算過去 1、5、15 分鐘的平均數(shù)3.用戶進(jìn)程通過打開 loadavg 讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載我們回頭來總結(jié)一下開提到的幾個問題。1.負(fù)載是如何計算出來的?是定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個魃系統(tǒng)瞬時負(fù)載值中然后再定時使用指加權(quán)移動平均法來計過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。2.負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？負(fù)載高表明的是當(dāng)前系統(tǒng)對系統(tǒng)資源整體需更情況。如果負(fù)載高，可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不說看著負(fù)載變高，覺得是 CPU 資源不夠用了。3.內(nèi)核是如何暴露負(fù)載據(jù)給應(yīng)用層的？內(nèi)定義了一個偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個文件的候，內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，該數(shù)中訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平均負(fù)載整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，后打印出來?